이종 그래프 기반 모델의 강화: 결합되지 않은 관계 정렬을 통한 접근

그래프 기반 모델 (Graph Foundation Models, GFMs) 은 동질적 그래프에서 놀라운 성과를 거두었으나, 교차 타입 특성 이동과 인트라 도메인 관계 간극으로 인해 다중 도메인 이종 그래프 (Multi-Domain Heterogeneous Graphs, MDHGs) 로의 확장은 여전히 큰 도전 과제입니다. 기존 전역 특성 정렬 방법 (PCA 또는 SVD) 은 공유된 특징 공간을 무분별하게 강제하여 타입 특유의 의미 왜곡과 원래 토폴로지 교란을 초래하며, 필연적으로 '타입 붕괴'와 '관계 혼동'을 야기합니다. 이러한 근본적인 한계를 해결하기 위해 우리는 결합되지 않은 관계 서브스페이스 정렬 (Decoupled Relation Subspace Alignment, DRSA) 을 제안합니다. DRSA 는 특징 의미와 관계 구조를 분리함으로써 패러다임을 근본적으로 변화시킵니다. 구체적으로, 공유된 저랭크 관계 서브스페이스 내에서 교차 타입 상호작용을 조정하기 위해 쌍중계 관계 서브스페이스 투영 메커니즘을 도입했습니다. 또한, 인트라 도메인 변동을 적응적으로 흡수하기 위해 정렬된 특징을 의미 투영 성분과 구조적 잔류 항으로 분해하는 특징-구조 결합되지 않은 표현을 설계했습니다. 블록 좌표 하강 (Block Coordinate Descent) 기반의 안정적인 교차 최소화 전략을 통해 DRSA 는 잘 조정된 구조 인지를 잠재 공간을 구축합니다. 여러 실제 세계 벤치마크 데이터셋에서의 광범위한 실험은 DRSA 를 최첨단 GFMs 의 교차 도메인 및 퓨처 쇼트 지식 전달 능력을 크게 일관되게 향상시킬 수 있는 보편적인 전처리 모듈로 원활하게 통합할 수 있음을 보여줍니다. 코드는 다음 URL 에서 이용 가능합니다: https://github.com/zhengziyu77/DSRA.